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학술저널
저자정보
Cheng Wan Ling (Department of Laboratory Medicine National University Hospital Singapore Singapore) Markus Corey (Flinders University International Centre for Point-of-Care Testing Flinders Health and Medical Research Institute Flinders University Adelaide Australia) Lim Chun Yee (Engineering Cluster Singapore Institute of Technology Singapore Singapore) Tan Rui Zhen (Engineering Cluster Singapore Institute of Technology Singapore Singapore) Sethi Sunil Kumar (Department of Laboratory Medicine National University Hospital Singapore Singapore) Loh Tze Ping (Department of Laboratory Medicine National University Hospital Singapore Singapore)
저널정보
대한진단검사의학회 Annals of Laboratory Medicine Annals of Laboratory Medicine 제43권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
5 - 18 (14page)
DOI
10.3343/alm.2023.43.1.5

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Background: Calibration is a critical component for the reliability, accuracy, and precision of mass spectrometry measurements. Optimal practice in the construction, evaluation, and implementation of a new calibration curve is often underappreciated. This systematic review examined how calibration practices are applied to liquid chromatography-tandem mass spectrometry measurement procedures. Methods: The electronic database PubMed was searched from the date of database inception to April 1, 2022. The search terms used were “calibration,” “mass spectrometry,” and “regression.” Twenty-one articles were identified and included in this review, following evaluation of the titles, abstracts, full text, and reference lists of the search results. Results: The use of matrix-matched calibrators and stable isotope-labeled internal standards helps to mitigate the impact of matrix effects. A higher number of calibration standards or replicate measurements improves the mapping of the detector response and hence the accuracy and precision of the regression model. Constructing a calibration curve with each analytical batch recharacterizes the instrument detector but does not reduce the actual variability. The analytical response and measurand concentrations should be considered when constructing a calibration curve, along with subsequent use of quality controls to confirm assay performance. It is important to assess the linearity of the calibration curve by using actual experimental data and appropriate statistics. The heteroscedasticity of the calibration data should be investigated, and appropriate weighting should be applied during regression modeling. Conclusions: This review provides an outline and guidance for optimal calibration practices in clinical mass spectrometry laboratories.
#Calibration #Mass spectrometry #Regression #Linearity #Statistics

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